openpyxl性能优化实战小记

2026年9月26日 · 阅读需 3 分钟

最近做了个Excel文件处理小工具给一个项目使用，但是一个Excel文件要处理大概两分钟，我觉得这也太慢了，虽然电脑性能一般。因为就是读一个Excel文件，然后写一个Excel文件，也不涉及什么数据库、网络之类的，应该很快才对。于是，我让AI去做性能优化，毕竟小工具的代码也是Vibe Coding出来的。起初我并没有太在意，不过，当我发现AI为了做性能优化开始修改openpyxl的源码，并且效果很显著时，我觉得有必要看一下了，学习一下。学习了下本次的性能优化过程，整理了本次性能优化的改动点，然后就有了本篇文章。

用 cProfile 找热点

import cProfile, pstats, io

pr = cProfile.Profile()
pr.enable()
# ... 业务代码 ...
pr.disable()

s = io.StringIO()
pstats.Stats(pr, stream=s).sort_stats("cumulative").print_stats(30)
print(s.getvalue())

表头

ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)

分别表示：函数调用次数，函数自身消耗时间，平均每次调用函数自身耗时，函数从进入到退出耗时，平均每次调用耗时，函数所在文件行号与函数名。

跑了一下，性能瓶颈主要有：样式复制、工作表读取。

性能优化

样式复制优化

之前跨工作簿复制样式时，是采用逐属性深拷贝的方式，这样非常消耗性能。更好的做法是：先把样式注册到工作簿，然后设置样式。

def register_style_to_wb(src_cell, dst_wb):
    """把 src 的样式注册到 dst wb，返回 dst wb 内的 StyleArray。"""
    # ...

template_styles = [
    register_style_to_wb(template_ws.cell(row=3, column=c), out_wb) for c in range(1, N_COLS + 1)
]
# ...
out_ws.cell(row=out_r, column=c)._style = template_styles[c - 1]

只读取需要的Sheet

用户上传的Excel文件有一些程序处理时并不需要的Sheet，但openpyxl会解析所有Sheet。可以给load_workbook加个only_sheets参数，只加载需要的Sheet。

# openpyxl/reader/excel.py
def load_workbook(filename, ..., only_sheets=None):
    # ...

屏蔽透视表

openpyxl的WorkbookParser.pivot_caches是个@property，每次访问都会触发全部透视表解析。但是我们的场景用不上不需要透视表，因此直接屏蔽即可。

# openpyxl/reader/workbook.py
@property
def pivot_caches(self):
    # ...

启用 lxml 后端

openpyxl默认用Python标准库的xml.etree.ElementTree写 XML。安装lxml后，只需设一个环境变量就切到lxml后端，写入速度会有一些提升：

import os
os.environ.setdefault("OPENPYXL_LXML", "True")   # 必须在 import openpyxl 之前
import openpyxl

修复非规范属性BUG

由Excel/WPS生成的Excel文件有时会有一些不符合OOXML规范里的格式属性，如：defaultColWidthPt，这将会导致openpyxl解析出错：

TypeError: SheetFormatProperties.__init__() got an unexpected keyword argument 'defaultColWidthPt'

这个问题长期存在，openpyxl应该并不打算修复。解决方案就是在SheetFormatProperties里显式接受这些字段：

# openpyxl/worksheet/dimensions.py、
class SheetFormatProperties(Serialisable):
    # ...
    defaultColWidthPt = Float(allow_none=True)   # 新增

补丁

直接修改openpyxl源码不太好，因为配环境时还需要替换openpyxl的源文件，且不利于库的升级。所以，可以对openpyxl进行patch，我做了一份供参考：

openpyxl补丁

使用时，只需要import一下就会应用patch了。

最后，对比下优化前后的执行效果：

用 cProfile 找热点​

性能优化​

样式复制优化​

只读取需要的Sheet​

屏蔽透视表​

启用 lxml 后端​

修复非规范属性BUG​

补丁​